Bibliographic record
Abstract
Cet article examine quelques téléséries récentes prenant pour thème les travailleuses licenciées en Chine pour faire ressortir la dimension affective, souvent négligée, qui y est véhiculée ainsi que l’ambivalence du discours télévisuel à propos des réformes économiques et de la nouvelle dominance capitaliste dans la société chinoise. En s’appuyant sur une ethnographie des décors, des personnages, de l’intrigue et du langage audiovisuel, ainsi que des expériences de visionnement par les téléspectateurs, il explore les stratégies affectives et émotionnelles mises de l’avant et, plus particulièrement, les implications sociales et émotionnelles des récits de ces mélodrames dans le contexte du discours public sur les coupures en emploi (xiagang). Parmi les conséquences des réformes économiques chinoises, ce sont ces coupures qui ont semé le plus de discorde et causé le plus de souffrances. L’article montre que le sort et le salut potentiel de ces femmes licenciées et, par extension, ceux d’autres groupes sociaux parmi les moins privilégiés, ont été instrumentalisés dans un format dramatique mobilisant des affects puissants et ce, par divers acteurs sociaux poursuivant leurs propres objectifs. Parmi ceux-ci figurent la promotion du projet gouvernemental de retour à l’emploi, l’expression du mécontentement social et de la détresse émotionnelle, ainsi que la tentative de faire sens des énormes changements sociaux qui sont survenus dans la Chine contemporaine.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".